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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于准确率的教师模型更新方法及相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115796270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211439358.5，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于准确率的教师模型更新方法及相关设备是由蔡树彬;何日安;明仲设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于准确率的教师模型更新方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于准确率的教师模型更新方法及相关设备，挖掘模型性能准确率作为判断条件，构造一种更灵活的更新教师模型方法，进一步提升了学生模型在自蒸馏场景下的性能，本发明将教师模型的性能如分类模型的准确率融入到教师模型的抉择过程中，计算得到的最小性能差作为更替教师模型的条件，兼顾了教师模型的稳定性和性能，进一步提升了学生模型的学习效果。

本发明授权一种基于准确率的教师模型更新方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于准确率的教师模型更新方法，其特征在于，所述基于准确率的教师模型更新方法应用于MR、R8、R52和20NG文本分类数据集，所述基于准确率的教师模型更新方法包括： 获取训练集、验证集和测试集，所述验证集从所述训练集中随机抽取； 初始化训练相关参数，所述训练相关参数包括初始化平衡因子和阈值系数； 获取学生模型的预测信息，并计算所述学生模型的交叉熵损失； 若存在教师模型，则获取所述教师模型的预测信息，并计算所述教师模型的蒸馏损失，将所述蒸馏损失并入全局损失； 向着减少所述全局损失的方向，反向传播更新所述学生模型； 当所述学生模型学习完所有所述训练集后，使用所述验证集检验当前所述学生模型，并得到当前所述学生模型的准确率； 若当前所述学生模型的准确率大于或者等于训练过程中历史表现最佳的学生模型对应的准确率，则保存当前所述学生模型，并同时更新训练过程中历史表现最佳的学生模型对应的准确率和训练过程中当前所述学生模型性能提高的程度； 若更新后的训练过程中当前所述学生模型性能提高的程度大于或者等于最小准确率更新阈值，则更新所述教师模型，并同时更新当前所述教师模型的准确率和最小准确率更新阈值； 所述最小准确率更新阈值计算公式为： ； 其中，表示最小准确率更新阈值，表示阈值系数，表示当前教师模型的准确率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。